我不明白多目标聚类是什么，它是使用多个变量进行聚类吗？我知道Stack Overflow可能不是问这种问题的最佳地方，但我已经在其他网站上问过了，却没有得到回应。

回答：

一般来说，多目标优化意味着你有多个你感兴趣的标准，这些标准不能简单地转换为可比较的东西。例如，考虑一个问题，你试图拥有一个非常快速且非常准确的模型。时间以秒为单位，准确率以百分比为单位。你如何比较（1秒，90%）和（10天，92%）？哪个更好？一般来说，没有答案。因此，人们通常会寻找Pareto前沿，所以你测试K个模型，并选择其中的M个（M <= K），使得它们中没有一个被其他任何一个明显“击败”。例如，如果我们将（1秒，91%）添加到前面的例子中，Pareto前沿将是{(1秒，91%)，(10天，92%)}（因为（1秒，90%）<（1秒，91%），而剩下的无法比较）。

现在你可以将同样的问题应用到聚类设置中。例如，你想构建一个模型，该模型能够快速对新实例进行分类，最小化每个聚类内的平均距离，并且不会将太多标记为X的特殊实例放入每个聚类中。那么，你将得到由3个不可比较的度量特征的模型（聚类），在多目标聚类中，你试图处理这些问题（例如，寻找这些聚类的Pareto前沿）。